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1.
大樱桃营养丰富,色泽鲜艳,口感香甜,具有补中益气、祛风湿等功效,非常受市场欢迎。但由于大樱桃采摘后易软化腐败,不易保存,因此需要加强大樱桃保鲜研究。本文介绍了大樱桃采前因素对贮藏品质的影响及控制措施,并总结了大樱桃低温保鲜、气调保鲜、涂膜保鲜、减压保鲜、辐照保鲜及保鲜剂处理等保鲜技术的研究进展,以期促进大樱桃保鲜技术的发展,减少腐损率,提高经济效益。 相似文献
2.
为改善有刺黄龙果在引种地区的生长势,提高其抗逆性,本研究探讨了不同砧木和嫁接方法对有刺黄龙果嫁接育苗的影响,以期筛选到适宜有刺黄龙果的砧木和嫁接方法。结果表明,不同砧木和嫁接方法对有刺黄龙果的成活率、出芽率和新芽长势有显著影响。嫁接30天时,芽接、楔接、套接和平接法的愈合率显著高于插接和靠接法。嫁接45天时,平接、靠接和楔接法的出芽率较高,分别是76.7%、76.7%和66.7%。嫁接苗田间定植2个月时,平接、靠接和楔接法嫁接苗长势较快。其中楔接法嫁接效率高,适合工厂化批量嫁接。白肉品种‘无刺黄龙’和红肉品种‘金都1号’、‘富贵红’是有刺黄龙果嫁接的优良砧木,嫁接2个月时出芽率分别为86.7%、90.0%和86.7%,且新芽高度和宽度均大于其他砧木。综上所述,适宜有刺黄龙果规模化嫁接育苗的嫁接方法是楔接法,砧木是‘金都1号’、‘富贵红’和‘无刺黄龙’。 相似文献
3.
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采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
7.
流苏香竹(Chimonocalamus fimbriatus)是云南特有珍稀竹种,主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主,运用最大熵模型(MaxEnt)同时结合地理信息系统(ArcGIS),基于19个气候因子,预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明:当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地,除迪庆州、丽江市和昭通市外,云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段,基于2种不同共享社会经济路径(SSP1-2.6和SSP5-8.5),流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势,尤其是SSP5-8.5路径下,高适生区面积仅为当前的12.51%(2050s)和18.63%(2070s);中、低适生区在SSP1-2.6路径下,显著扩张(2050s)或略微扩张(2070s),在SSP5-8.5路径下,则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主,可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感,根据其野外分布状况,建议以就地保护为主、迁地保护为辅,在其潜在适生区内适当引种栽培。 相似文献
9.
对于汽车进行维护目的是为了使汽车使用更加安全,能够满足人们的出行需求,使人们的生活更加便捷。在对于汽车电器进行维修时较常使用的方式是直接观察、断路检查、蓄电池检查、仪表检查等。合理的检测能够较为有效地分析汽车电器出现的问题,并及时进行解决。为此,必须要对汽车电器予以充分的重视,关注在维修过程中可能出现的问题,延长汽车电器的使用寿命,使人们出行更加舒适。 相似文献
10.
以内蒙古鄂托克旗为例,基于GMS中的MODFLOW模块构建了地下水流数值模拟模型,分析了模型结构(含水层厚度、参数分区)与模型参数不确定性因素对模拟结果的影响.研究结果表明:含水层不确定情景(含水层下边界概化为隔水底板平均值870 m)与实际情况水头差值绝对值的累计和最大为701 m,对模拟结果起了主控作用;当含水层下边界概化为910,940 m时,累计和分别增加为1 013,1 593 m;与仅考虑单个不确定性因素相比,同时考虑模型参数与含水层不确定情景累计和最大为738 m,同时考虑参数分区与含水层不确定情景累计和最大为791 m.因此,在构建地下水流数值模拟模型时,应优先考虑含水层空间结构概化的合理程度,同时考虑多个不确定性因素对模拟结果的综合影响,使地下水数值模拟模型能更精确地反映真实的地下水流状况. 相似文献